작은 세상에서의 자기 개선
니체를 읽은 적이 있니? 니체는 세계에 두 종류의 사람들, 즉 월트 디즈니 (Walt Disney)와 히틀러 (Hitler) 같은 위대함을 향한 사람들이 있다고 말합니다. 그 다음 나머지는 우리 다. 그는 우리를 "부랑하고 엉망인"이라고 불렀다. 우리는 괴롭힘을 당한다. 가끔 우리는 위대함에 가깝지만 결코 거기에 가지 않습니다. 우리는 소모품입니다. 우리는 열차 앞에서 밀려 나고 독약을 복용 … 낙농 퀸즈에서 총을 발사하십시오.
~ 피셔 킹의 로빈 윌리엄스
Small World 에서 David Lodge (1985)는 영어 회화 교수의 강연과 회의 회로에 대한 문학적 비판에 대해 설명합니다. 그들은 다른 누군가의 니켈로 세상을 보려고 고안하고 지출을 정당화하기 위해 서류를 뜯어냅니다. 문학 비평은 '거기'가없는 기생 학문 분야로 나옵니다 (나는이 평가에 동조합니다). 물론 많은 교수들은 자신의 논문이 동료들의 논문보다 우월하다고 강력히 느낀다. 그리고 그들은 모두 유네스코의 비평론의 의장을 얻고 자한다. 회의는 지루하며, 논문은 비현실적이다. 회의를 가치있게 만드는 것은 며칠간의 사교 활동, 험담, 길들이기, 그리고 아마도 운이 좋을 기회입니다. 믿을만한 것은 자신의 작품이 이웃의 작품보다 낫다는 강화 된 믿음이있다.
사회 심리학자들에게는 경험적 자료가없고 교수조차 존재하지 않는 교수를 내려다 보는 것은 쉽습니다. 회의에 대한 우리의 접근 방식은 더 높은 기준을 충족시킵니다. 그러나 스몰 월드 (Small World) 와 같은 소설에서 즐겁게 지내는 것은 캐리커처 (carticature)를 통해서만 자기 인식을 이끌어 낸다는 것입니다. 그것의 테마는 사실입니다. 우리는 허구의 비평가들이하는 일을하고 있으며, 학회의 학문적 가치가 주로 신화 적이라는 것보다 더 예리하게 느끼고 있습니다. 심리학자로서, 우리는 강의 듣는 것이 사람에게 알려진 것을 배우는 최악의 방법이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 여기 있습니다.
오늘날 우리는 사회 인식에서 가장 오래되고 가장 강력한 현상 중 하나 인 자기 개선 현상을 탐구합니다. 많은 사람들이 많은 상황에서 스스로 향상시킵니다. 예외와 중재자 변수가 기록되어 있지만, 언젠가는 자급 자족 효과가 복제 과학의 멍청한 도끼에 의해 빠졌다고 아침 신문에서 읽을 위험이 거의 없습니다.
자기 개선이 연구 될 수있는 여러 가지 방법이 있으며, 가장 두드러진 것은 자기 개선 마음의 발자국으로서 더 나은 것보다 나은 효과 를 찾는 것입니다. 관련 데이터는 신화적인 시간으로 돌아갑니다. 살아있는 기억에서 가장 드라마틱 한 시연은 Ola Svenson (1981) Acta Psychologica의 논문 인 "우리 모두 동료 운전자보다 위험하고 기술이 뛰어날까요?"라는 제목의 논문입니다. 이것은 답을 적어 놓은 종이를 출판하지 않기 때문에 약간의 수사 학적 질문입니다 "Er, no."입니다. 자아에 대한 중앙값 백분위 수 준이 약 80 % 일 때, 뭔가가 저조한 것처럼 보입니다. 평균적인 운전자보다 나아지기를 주장하는 사람 중 적어도 일부는 틀림없이 틀림 없습니다. 하지만 누가? 그리고 운전자는 어떻게이 숫자를 생각해 내는가?
세 가지 프로세스 가설
두 번째 질문부터 시작하겠습니다. 대답에는 동기 부여, 능력 및 생태의 세 가지 유형이 있습니다. 동기 부여 적 가설은 사람들이 자신에 대해 좋게 느끼고 자하는 욕망을 갖고 있으며 긍정적 인 결과에 대한 자신의 다른 비교를이 욕구를 충족시키는 한 가지 방법이라고 말합니다. Mark Alicke의 실험실 (예 : Alicke & Govorun, 2005)에서 비롯된 동기 부여 가설에 대한 증거 확보에 전념하는 창조적 인 작업이 있습니다.이 사례를 작성하기에 충분한 데이터가 있다고 생각합니다. 그것의 순진한 형태로 동음 가설이 동어 반복과 함께하기 때문에 그 사건을 만드는 것은 어려웠을 것임에 틀림 없다. 솔직히 말하자면, 우리는 사람들이 자기 개선을한다고 주장하고 싶지 않을 것입니다. 왜냐하면 자기 개선의 증거를 얻고 싶기 때문입니다. 왜냐하면이 결과를 창출하기 위해 가설을 세운 프로세스에 대한 확증적인 증거가되기 때문입니다. 다시 말해, 발견은 현상의 존재에 대한 증거와 이러한 현상을 일으킨 특정한 과정에 대한 증거로서 이중 의무를 수행 할 수 없다.
또 다른 어려움은 단순한 자기 조작에 의한 욕망을 만족시키는 능력에 한계가 있어야한다는 것입니다. 마실 것을 상상하여 갈증을 풀 수는 없습니다. 무엇이라도 환멸을 느끼면 욕구가 더욱 강해질 것입니다. 평균 이상으로 나아갈 필요가 있다면, 평균보다 나은 상상력은 기껏해야 단기간의 완화이다. 우리가 사람들이 단순히 평균보다 낫다고 느끼기 를 원하고 평균보다 나은 것으로 생각 하여 이러한 요구를 충족 시킨다는 주장에 후퇴함으로써이 문제를 풀려고한다면, 우리는 토토 로그의 땅으로 돌아 간다.
능력 가설은 많은 사람들이 정보를 올바르게 처리하기에는 너무 어둡다 고 말합니다. 그들은 자기 통찰력에 문제가 있습니다. 그들의 우월감은 변연계라고 불리우는 직관적 인 무반사 추론기를 실행하는 훈련받지 않은 유아 "System 1"에 의해 생성 된인지 – 지각 적 환영입니다. 소위 미숙련 및 가설없는 가설에 따르면, 그것은 특히 장애가있는 저조한 사람이다 (Kruger & Dunning, 1999). 뿐만 아니라 (예 : 운전 중) 실적이 좋지 않을뿐만 아니라 기술 부족에 대한 통찰력이 부족합니다. 이것은 시험하기에 까다로운 가설이며 데이비드 던닝과 내가 어떻게 할 수 있을지에 관해 논했습니다 (Krueger & Mueller, 2002). 여기서 나는 단지 다음과 같이 말하고 싶다 : 낮은 성과가 자신의 성과를 과대 평가하는 경우, 이는 자신의 낮은 성과를 인식 할 정도로 영리하지 못하다는 생각과 일치하지만, 자신의 낮은 자신감을 알지 못한다는 가설의 결정적인 테스트는 아니다 성능은 자기 과대 평가를 유발합니다. 높은 성과는 자신의 성과를 과대 평가하지 않습니다. 자신의 성과 결과에 관계없이 더 큰 자기 통찰력을 가지고 있다는 주장은 이러한 높은 수행자가 저조한 성과를 내면 자신의 성과를 인정한다는 것을 의미합니다. 그러나 그들은 그렇지 않았습니다. 따라서 가난한 공연자가 자신의 열악한 공연을 인식하지 못하기 때문에 자신의 공연을 과대 평가하는 주장은 동성 연출과 함께한다.
능력 가설은 또한 동기 부여 가설과 두 번째 어려움을 공유한다. 자기 증강 인자가 생식 성공을 방해하는 너무나 많은 사회적, 물질적 도전에 직면하기 전에 얼마나 어려울 수 있습니까?
생태학적인 가설은 자기 개선의 기원에 관한 단서는 개인의 외부, 이용 가능한 정보 및이 정보가 진화 된 수용력과 어떻게 상호 작용 하는지를 설명한다. 우리 중 대부분이 우리가 다른 이들보다 더 나은 운전자라고 생각한다는 Svenson의 생각을 고려하십시오. 우리가 운전의 모든 행위와 그들이 스킬이나 선의 축에 대항하여 생산하는 사건을 계획한다면, 우리는 왼쪽으로 기울어 진 분포를 보게 될 것입니다. 매우 나쁜 행동과 사건이 작은 꼬리 부분에있는 스케일의 왼쪽 끝에 있습니다. 분포. 도로상의 대부분의 행위와 행사는 규모의 오른쪽 절반까지가는 길을 찾기에 충분하거나 훌륭합니다. 운전자가 엉망으로 만들 수있는 방법보다 뛰어난 운전 방법이 적기 때문에 오른쪽 꼬리가별로 없습니다. 왼쪽 편향된 분포는 Allen Parducci (1968)가 범위 주파수 이론을 가르쳐 준 것처럼 행복한 분포입니다.
Derik이 다른 사람과 비교하여 얼마나 잘 운전하는지 묻는 사람을 생각해보십시오. Derik은 자신의 경험으로 대표되는 왼쪽 편향 분포에서 샘플링을 시작합니다. 그의 샘플링 방법은 선택적이고 편파적 일 수 있지만 반드시 그렇게 할 필요는 없다 (Fiedler & Juslin, 2005). 그가 무작위로 표본 추출한다고 가정 해 봅시다. 그렇다면 그의 샘플의 대부분은 척도의 중점 이상의 평균을 산출 할 것입니다. 실제로 중소 규모의 대부분의 샘플은 평균을 약간 과대 평가합니다. 반면 일부는 많은 것을 과소 평가합니다. 다음으로, Derik은 다른 운전자와 관련된 행동과 이벤트를 샘플링합니다. 하나의 시나리오에서, Derik은 샘플의 대부분을 가져 오지 않으며, 스케일의 중간 점으로가는 다른 사람들에 대한 예상을 강요하지 않습니다. 그런 다음 자신의 견적을 다른 견적과 비교하면서 그는 평균적인 운전자보다 낫다고 결론을 내립니다. 다른 시나리오에서, 그는 다른 사람들의 표본을 아주 많이 가지고 있으며, 그들의 평균 스킬에 대한 그의 견적을 정확하게 척도의 중간 점보다 약간 높게 둔다. 그런 다음이 견적을 자기 견적과 비교합니다. 후자는 분산 스큐로 인해 평균을 과대 평가하는 작은 샘플을 기반으로하기 때문에 Derik은 자신이 평균 샘플보다 우수하다는 결론을 다시 내 렸습니다. 편향된 생태 샘플링에 대한이 견해에 따르면, 기본 분포가 부정적으로 왜곡되어 있고 자체 및 기타 관련 정보 간의 표본 크기 차이 (방향에 관계없이)가있는 경우 자체 개선이있을 것입니다.
3 가지 측정 방법
세 가지 기본 프로세스 가설의 버전이 계속해서 문학에 떠오르 기 때문에 자체 개선을 색인화하는 다양한 유형의 측정을 수행하십시오.
사회적 비교 측정은 자기의 추정치와 타인의 추정치를 명시 적 또는 비공유적으로 통합합니다. 예를 들어, Svenson과 Dunning은 응답자가 자기를 판단하고, 다른 사람을 판단하고, 차이를 평가하고, 단일 차원을 따라 평가하도록 요구하는 백분위 수 추정치를 사용했습니다. 대안은 응답자로부터 자기 판단 및 다른 판단을 수집하고 이들에 대한 감산 및 재조정을하는 것입니다.
사회 현실 (또는 자기 통찰력) 측정은 자기 판단을 관찰자의 집합이나 시험 점수와 같은 기타 외부 정보에 의한 판단과 관련시킵니다. 연구자들은 자기 향상과 대책의 척도로서 차이 점수 또는 회귀 잔차를 계산합니다.
이러한 조치의 문제점은 잘 알려져 있습니다 (또는 알고 있어야합니다). 두 가지 방법을 복합체에 추가하는 것은별로 도움이되지 않습니다 (Krueger & Wright, 2011). Kwan, John, Robins, Bond, Kenny (2004)가 제시 한 사회 관계 지수는 사회적 비교와 사회적 현실 간의 상호 작용을 포착하기위한 것이었다. 이것은 목표 효과 (다른 사람이 사람을 어떻게 보는지)와 사람의 자기 판단에서 지각 효과 (사람이 다른 사람을 보는 방식)를 빼서 시도했습니다. 분산 분석에서 주 효과를 뺀 상호 작용을 찾습니다. 2 × 2 디자인에서 상호 작용은 2 쌍의 점을 연결하는 두 선의 교차점으로 나타납니다. 그러나 한 사람당 단 하나의 자기 판단 만 있기 때문에 오직 한 가지 점만 있다면 그러한 상호 작용은 볼 수 없습니다. 이중 잔차는 상호 작용의 일부이거나 측정 오류 일 수 있습니다. 우리는 결코 알 수 없을 것이다.
콴 (Kwan)과 동료들은 사회적 비교를 사회적 현실 접근과 결합하려고 시도했는데 이것은 좋은 생각입니다. 작년 패트릭 헥 (Patrick Heck)과 저는 그것을 받아 들여 자기 향상의 측정에 대한 결정 론적 접근법을 제안했습니다 (Heck & Krueger, 2015). 그 이유는 간단합니다. 참가자의 성적을 측정하고, 그들이 얼마나 잘했다고 생각하는지 물어보고 평균적인 사람이 얼마나 잘했다고 생각하는지 물어보십시오. 일단 당신이 시험에 점수를 매기면 참가자를 평균보다 잘했다고 생각하는 사람들 ( '히트'의 경우 H), 평균보다 좋았지 만 생각하지 못한 사람의 4 가지 클래스로 그룹을 나눌 수 있습니다 (허위 경보 '), 평균보다 잘하지 못했다고 생각하지만 (M은'미스 '), 평균보다 잘하지 못했고 실제로는 그렇지 못했다고 생각하는 사람들 (올바른 거부에 대해서는 CR). 우리 연구의 결과는이 단순한 의사 결정 이론적 방법이 미래 연구에 제공하는 기회만큼 흥미롭지 않습니다.
의사 결정 이론적 방법의 가장 큰 장점은 첫 번째 질문에 대한 답변을 제공한다는 것입니다. 첫 번째 질문은 '자가 증강 자 중 누가 실제로 잘못 되었습니까?'라는 질문에 대한 답을 제공한다는 것입니다. 의사 결정 이론적 측정은 오류를 편견에서 분리시키는 것이 중요하며 분류를 연구 한 모든 사람들은 오류를 알고 있습니다.
자기 개선과 자신감
진행중인 작업에서 우리는 판단에 대한 자신감과 진정한 성과 점수 사이의 연관성을 조사하고 있습니다. 예비 결과는 자기 증강 인자 (S> O)가 자신의 상대적인 자기 평가가 자기 유인 (S <O)보다 옳다고 확신 할 때 나타납니다. 더욱이 평균보다 나은 점수를받는 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 자신감이 좋습니다. 신뢰도가 S와의 공유 된 관계를 넘어선 실제 점수와 관련이 있다면, 자기 판단과 신뢰 판단을 결합하는 것은 사람들의 실제 점수를 더 정확하게 예측하는 방법이 될 것입니다. 신뢰 지수를 포함 시키면 자기 개선 오류 (FA)를 저지른 응답자를보다 세분화하여이 오류를 저지른 사람들을 최대한의 도움을 필요로하는 사람들로 완전히 격리시킬 수 있습니다.
참고 문헌
Alicke, MD, & Govorun, O. (2005). 평균 이상의 효과. MD Alicke, D. Dunning & J. Krueger (Eds.), 사회 판단의 자아 (85-106 페이지). 뉴욕 : Psychology Press.
Fiedler, K., & Juslin, P. (2005). 정보 샘플링 및 적응인지 . 뉴욕, 뉴욕 : 케임브리지 대학 출판사.
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Svenson, O. (1981). 우리 모두 동료 운전자보다 덜 위험하고 능숙합니까? Acta Psychologica, 47 , 143-148.